拿一套GEO数据集用DECenter来花式做差异详解

之前很多人使用DECenter出现各种奇奇怪怪的错误,然后程序猿一直希望将学习成本降到最低,经过多次努力,已更新到了第四版本 这次就用V4来做一下一套GEO芯片数据的差异分析 这套芯片数据为:G...

之前很多人使用DECenter出现各种奇奇怪怪的错误,然后程序猿一直希望将学习成本降到最低,经过多次努力,已更新到了第四版本

百度云下载地址:

64bit:链接:http://pan.baidu.com/s/1mi3OiwS 密码:ppra

32bit:链接:http://pan.baidu.com/s/1pL0unIr 密码:ayfd

这次就用V4来做一下一套GEO芯片数据的差异分析

这套芯片数据为:GSE15781,这套芯片是直肠癌的数据,样本总共有42个,做差异分析之前我们都应该先看懂咱们自己的数据,如下图,从图中可以看出这套数据使用的平台是GPL2986,42个样本,分别有四类

1、肿瘤样本

2、正常样本

3、经过放疗的正常样本

4、经过放疗的癌症样本

attachments-2017-10-HcnrSPoJ59f17d9b99c79.png

进一步的我们下下载这套GEO的数据集使用GEO芯片转换器进行数据提取,不会的回头看如何提取GEO的数据

最终我们会得到两个表:

attachments-2017-10-dkELfpuJ59f17e82c9b82.png现在我们需要修改一下SampleInfo.xls文件以便对这些样本进行更好的分组比较,打开这个表格(Excel 会提示如:https://www.shengxin.ren/question/386),看到如下图的文件表格(注意你的数据中每个后面带了分号,我这里把分号替换掉了)

attachments-2017-10-cxnfOgqu59f17ed5e3917.png

现在我们需要分组,假设我们设想的比较方式是这样的:

1、癌症样本与正常样本比较

2、放疗样本与非放疗样本比较

3、癌症放疗样本与非癌症放疗样本比较

那么从上面的三种比较方式我们可以看出需要以下几组样本

1、癌症样本,使用Tumor表示

2、正常样本,使用Normal表示

3、放疗样本,使用Irrad表示

4、非放疗样本,使用NoIrrad表示

5、癌症放疗样本,使用TumorIrrad

6、非癌症放疗样本,使用NoTumorIrrad

然后我们将这六组样本分别拿出来比如第一组,注意哦,我在Excel里面重新建了个表

attachments-2017-10-c0gC2pHv59f180f793c10.png

加入第二组样本,即正常样本如:

attachments-2017-10-hHd7Y5Mn59f1815e148b3.png

加入第三组样本,即放疗样本如:

attachments-2017-10-CKs4KprN59f1819ed56f5.png依次类推往表格后面加就行,所有组加完了另存为一个文本文件就行,比如下图:new_sample.txtattachments-2017-10-gn86bVLx59f1829309b1f.png

用文本打开new_sample.txt看看格式有没有坏,整齐的就好:attachments-2017-10-Zto2Q5tf59f182e52422b.png

数据准备完毕了之后导入我们的DECenter软件如

attachments-2017-10-AtSh2Cce59f18341de222.png注意箭头处一定要选对,点击运行并选择结果保存目录。

attachments-2017-10-USsr0EOG59f18381e2e4b.png

然后等待程序运行完成即可,根据数据量和电脑配置,时间长短不一,最终结果如下:

attachments-2017-10-c92B7Cek59f18c9fc78c2.png

attachments-2017-10-VuKgvN1159f18b7891dc2.png


  • 发表于 2017-10-26 15:20
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  • 分类:软件工具

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